统计回归方法是当今大多数机器学习方法的基础之一，机器学习的很多工程领域应用都是基于此的推广。在统计学中，线性回归（Linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。多项式曲线拟合(Fitting)则是将线性回归推广到了高阶函数中。机器学习中的线性回归和多项式拟合是有监督学习方法。文末附Python和MatLab程序代码。
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机器学习：统计回归模型
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自己整理的几个C++实用函数（陆续更新）
自己学习工作中常用的几个C++函数，跟大家分享出来，我会持续更新，以增加和改进函数的。